Wat is hyperautomatisering?

Bedrijven verzamelen nu al jaren data over hun dagelijkse activiteiten, waarbij ze metingen uitvoeren voor productielijnen, interacties in de gezondheidszorg, verzendlogistiek, financiële transacties en talloze andere belangrijke details. Er is al geruime tijd een markt voor bedrijfsprocessoftware waarbij die data wordt gebruikt voor een beter inzicht in die activiteiten en deze waar mogelijk te vereenvoudigen, standaardiseren en automatiseren. Maar er is nu een nieuwe kans: maak gebruik van al deze waardevolle expertise op het gebied van operationele data en bedrijfsprocessen om kunstmatige intelligentie te trainen en gebruik applicaties op basis van AI om beter te anticiperen en vervolgens te reageren op ups en downs van bedrijven. Bij succes kan dit een krachtig ontwrichtend zakelijk voordeel opleveren dat analisten van Gartner hebben aangeduid als hyperautomatisering.

Wat is hyperautomatisering?

Hyperautomatisering is een bedrijfstechniek waarmee dagelijks werk sneller, efficiënter en nauwkeuriger kan worden uitgevoerd. Het heeft te maken met een andere trend: intelligente automatisering. Dit is een technische proces waarbij robotautomatisering wordt gecombineerd met kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) om menselijke interacties na te bootsen en complexe processen te automatiseren. Hyperautomatisering is de bedrijfsdiscipline die is gebaseerd op intelligente automatisering, waardoor organisaties kunnen profiteren van hun schat aan operationele data om meer bedrijfs- en IT-processen te identificeren en automatiseren.

In tegenstelling tot bij gebruikelijke automatisering biedt hyperautomatisering een manier om toegang te krijgen tot operationele data, om databronnen te integreren en AI-services te gebruiken voor het automatiseren van complexe, genuanceerde bedrijfsprocessen. Voorbeelden hiervan zijn klantenservice-interacties, documentroutering, verzendlogistiek, bedrijfsanalyses en vele andere processen. Met mogelijkheden op basis van data, zoals kunstmatige intelligentie, het genereren van natuurlijke taal, beeldherkenning en detectie van afwijkingen, is hyperautomatisering bedoeld om een bedrijfsproces te orkestreren voor het interpreteren van menselijke taal, het adviseren van de beste opties en zelfs het analyseren van een reeks stappen en het opnemen van bots om deze te automatiseren. Het doel is om de beste bedrijfsresultaten te leveren tegen de laagste kosten en tegelijkertijd de nauwkeurigheid en snelheid van de bedrijfsactiviteiten te verbeteren.

Hyperautomatisering

1. Deskundig personeel: vakkennis en taakexpertise
2. Bedrijfsapplicaties: operationele data en data-integraties
3. Automatiseringstools: data-orkestratie en robotprocesautomatisering
4. Intelligentie: AI en ML voor het nabootsen van menselijke expertise

Voornaamste conclusies

• Het doel van hyperautomatisering is het verbeteren van de efficiëntie, nauwkeurigheid en snelheid van de dagelijkse activiteiten van een organisatie, inclusief het toevoegen van realtime feedback, waar haalbaar, zodat een organisatie kan reageren of zelfs anticiperen op veranderingen in het bedrijf.
• Hyperautomatisering is niet hetzelfde als de minder complexe robotprocesautomatisering (RPA).
• Bij hyperautomatisering worden automatisering van bedrijfsprocessen, software-integraties en enorme hoeveelheden operationele data gecombineerd om kunstmatige intelligentie te trainen en complexe bedrijfsprocessen te automatiseren.
• Hyperautomatisering kan taken efficiënter en nauwkeuriger maken, zoals het afhandelen van vragen aan de klantenservice of het op intelligente wijze routeren van goederen of documenten in een breed scala aan bedrijfsactiviteiten.
• Hyperautomatisering vereist een grondige planning en voortdurende beoordeling en analyse om de resultaten te verfijnen en het gewenste investeringsrendement te realiseren.

Hyperautomatisering: uitleg

Organisaties gebruiken hyperautomatisering om dagelijkse activiteiten zo efficiënt mogelijk te maken en de beste resultaten te behalen. Hoewel het doel van hyperautomatisering eenvoudig is voor de zakelijke gebruiker, is er wel een complexe combinatie van meerdere technologieën, tools en platforms voor nodig. Volgens analisten van Gartner die de term hebben bedacht, omvat hyperautomatisering het volgende: kunstmatige intelligentie (AI), machine learning (ML), gebeurtenisgestuurde software-architectuur, robotprocesautomatisering (RPA), bedrijfsprocesbeheer (BPM) en intelligente beheersuites voor bedrijfsprocessen (iBPMS), integratieplatform as a service (iPaaS), tools met weinig code/geen code, pakketsoftware en andere soorten beslissings-, proces- en taakautomatiseringstools.

Het gebruik van hyperautomatisering is voor bedrijven een manier om meer waarde te halen uit branchekennis en de enorme hoeveelheid operationele data die elke dag wordt verzameld. Door datastromen te integreren en AI te trainen, kunnen bedrijven de efficiëntie van hun dagelijkse activiteiten verhogen en effectievere interacties tussen werknemers, klanten en partners ondersteunen.

Zoals u ziet, vereist hyperautomatisering het combineren van veel disciplines en diepgaande expertise van de activiteiten die worden geautomatiseerd. Het resultaat kan echter een verbeterde efficiëntie in klant- en partnerinteracties opleveren wat kan leiden tot kostenbesparingen en concurrentievoordelen.

Hoe werkt hyperautomatisering?

Een hyperautomatiseringsproject omvat het identificeren van workflows die kunnen profiteren van automatisering, sourcing en integratie van de juiste operationele data, het kiezen van de juiste automatiseringstools, het waar mogelijk hergebruiken van bewezen automatisering en het uitbreiden van de mogelijkheden daarvan met verschillende vormen van AI en machine learning, zoals opsporing van afwijkingen, beeldherkenning of natuurlijke taalverwerking.

Het doel van hyperautomatisering is om na te bootsen hoe klanten of werknemers met applicaties zouden communiceren en in het proces zouden integreren. Als bijvoorbeeld wordt vastgelegd hoe mensen een taak uitvoeren, kan een bot worden gemaakt die die actie automatiseert. Met AI kan die actie onder andere betrekking hebben op het begrijpen van intentie in de natuurlijke taal van een klant en het nemen van beslissingen over de volgende stappen in een workflow. In de loop der tijd kunnen de data van deze gedigitaliseerde activiteiten worden geanalyseerd om verborgen kansen te vinden voor verbetering in het bedrijfsproces. Naarmate taken complexer worden en de snelheid en nauwkeurigheid van bedrijfsactiviteiten verbetert, stapt u van automatisering over naar hyperautomatisering.

Hyperautomatisering versus robotprocesautomatisering (RPA)

Robotprocesautomatisering (RPA) is een systeem waarmee mensen in een organisatie computerbots kunnen maken om menselijke interacties te vervangen en alledaagse, terugkerende taken in hun werk weg te nemen. Als iemand regelmatig tekst kopieert en plakt of documenten voortdurend van het ene bestand naar het andere verplaatst, kan een computerbot worden gegenereerd om die stappen uit te voeren terwijl de werknemer verdergaat met andere taken.

Hyperautomatisering is in feite de orkestratie en verbetering van RPA zodat bredere en complexere doelen kunnen worden bereikt. Voor automatisering van taken en het later bouwen van complexere hyperautomatisering biedt het IT-team gestandaardiseerde repository's met operationele data en API's voor integratie van data uit meerdere bronnen. Werknemers beschikken over een platform met weinig of geen code voor het slepen en neerzetten van data en integraties om een geautomatiseerde workflow op te bouwen. Organisaties regelen vaak het proces met een deskundig automatiseringscentrum dat ideeën verzamelt, de deelnemers begeleidt en ondersteuning biedt.

Hyperautomatisering voegt een laag kunstmatige intelligentie toe die wordt getraind op basis van en van informatie wordt voorzien door de enorme hoeveelheid aan historische en bijna realtime operationele data. Door gebruik te maken van AI kan met behulp van automatisering met klanten, partners en medewerkers worden gecommuniceerd op manieren die bijvoorbeeld inzicht geven in de intentie, waarmee snel nauwkeurige informatie kan worden gevonden, de juiste reactie kan worden genomen en in natuurlijke taal kan worden gecommuniceerd.

Waarom is hyperautomatisering van belang?

Hyperautomatisering is een applicatie op basis van geavanceerde AI die een revolutie teweeg kan brengen in bedrijven. Het opent kansen om bedrijven een concurrentievoordeel te geven door verbeterde efficiëntie te bieden. Hyperautomatisering helpt bedrijven beter te profiteren van alle operationele data die ze verzamelen en opslaan. Hierdoor kunnen ze op het juiste moment slimmer actie ondernemen door gebeurtenisgestuurde software te gebruiken, in plaats van alleen data te gebruiken om terug te kijken en het verleden te analyseren. Een haven kan containers bijvoorbeeld sneller en nauwkeuriger volgen en verplaatsen door gebruik te maken van beeldherkenning zodat een container automatisch wordt geïdentificeerd en gemeten terwijl deze een haven binnenkomt. En een verzekeringsbedrijf kan een claim versnellen met intelligente tekenherkenning om de tekst van een document te bekijken en vervolgens een documentstroom te automatiseren door slechts een klein aantal te markeren voor beoordeling door een werknemer. Op een soortgelijke manier kunnen financiën, gezondheidszorg, productie en online retail efficiënter worden gemaakt door snellere, nauwkeurigere interacties met klanten, patiënten en leveranciers mogelijk te maken door bedrijfsautomatisering te gebruiken die ook in een supply chain voorziet in behoeften en waarmee goederen worden besteld, documenten worden ingevuld en vervolgstappen voor klanten of werknemers worden voorgesteld. Op al deze gebieden is hyperautomatisering een concurrentievoordeel waarmee de last van terugkerende taken wordt verminderd, kosten worden verlaagd, de nauwkeurigheid wordt verbeterd en die tot innovaties leidt.

Voordelen van hyperautomatisering

Naarmate hyperautomatisering in bedrijven toeneemt, zien ze op tal van gebieden voordelen.

• Bedrijfssnelheid: betere productiviteit en efficiëntie in een organisatie door steeds complexere activiteiten te automatiseren.
• Verbeterde nauwkeurigheid: organisaties kunnen grote hoeveelheden data snel en nauwkeurig verwerken zonder dat ze details over het hoofd zien of fouten in hun systemen veroorzaken.
• Minder afhankelijk van handmatig werk: verlaagt de kosten en medewerkers worden bevrijd van saaie taken, of dit nu op locatie of op kantoor is, zodat ze zich kunnen concentreren op belangrijkere projecten.
• Aanvullend gebruik van data en IT-infrastructuur: bestaande operationele data en IT-infrastructuur worden gebruikt om sneller en nauwkeuriger bedrijfsresultaten te behalen, tegen lagere kosten.
• Procesverbetering: voor consistentere en voorspelbare acties in een bedrijfsproces en AI kan worden gebruikt voor analyse van dagelijkse activiteiten, snelle zakelijke beslissingen en procesverbeteringen in de loop der tijd.
• Verbeterde klantenservice: tevreden klanten door verbeterd inzicht in intentie, snel en nauwkeurig opzoeken van informatie en communicatie met natuurlijke menselijke taal. Het is nog steeds belangrijk om mensen paraat te hebben die kunnen bijspringen in complexe of emotionele situaties, maar veel situaties kunnen handig door hyperautomatiseringschatbots worden afgehandeld.

Uitdagingen van hyperautomatisering

Hyperautomatisering is veelbelovend, maar vergt een grondige planning en zorgvuldig databeheer om ervoor te zorgen dat de juiste data worden gebruikt om reacties te stimuleren. Als dat ontbreekt, kan het een last worden in plaats van een aanwinst. Mogelijke uitdagingen zijn:

• Kostbare herziening van bedrijfsprocessen: het op één lijn brengen van een bedrijfsproces zodat dit kan worden geautomatiseerd, vergt tijd, planning en steun van medewerkers. Dat kan een langdurige strategie voor veranderingsmanagement betekenen met regelmatige en consistente communicatie voor de betrokken werknemers.
• Technologie-upgrades: voor de overstap van eenvoudige botautomatisering naar hyperautomatisering moet u investeren in nieuwe technologie, zoals gebeurtenisgestuurde software, een effectief integratieplatform om de juiste data samen te brengen en low-code ontwikkeltools. Het vereist ook expertise op het gebied van automatisering van bedrijfsprocessen en kunstmatige intelligentie. De mogelijkheid om realtime analyses uit te voeren is bijvoorbeeld van essentieel belang voor het functioneren en beoordelen van de effectiviteit van de geautomatiseerde functies.
• Vereiste analyses: een onderdeel van de planning voor hyperautomatisering is een upgrade van databeheer en -analyses, waarmee u de informatie krijgt om de effectiviteit te meten en te controleren op naleving tijdens het automatiseringsproces.
• Vereiste beveiligingsinfrastructuur: hyperautomatisering heeft invloed op veel verschillende systemen in een organisatie, dus moeten tests worden uitgevoerd om te garanderen dat verbonden bots of systemen niet door kwaadwillenden kunnen worden geïnfiltreerd.
• Vooroordelen: bij het toepassen van automatisering van bedrijfsprocessen voor het nemen van beslissingen, of het nu gaat om leningen, nieuw personeel, aankopen of verzekeringstarieven, moet er zorgvuldig op worden toegezien dat de algoritmen geen onbedoelde vooroordelen opleveren.

Gebruiksscenario's voor hyperautomatisering

In alle branches blijkt hyperautomatisering de prijs waard te zijn doordat organisaties hiermee kunnen zorgen voor kostenbesparingen, betere serviceniveaus en lagere risico's. Hier volgen vijf praktijkvoorbeelden:

• Retail: na een driedubbele groei te hebben doorgemaakt, ondervond het Braziliaanse bedrijf Facily dat klantenservice een hele uitdaging was geworden. In de social commerce-marktplaats zijn automatiseringen ontwikkeld waarbij financieel beheer, voorraadbeheer en logistiek zijn geïntegreerd en die de kernfuncties van de online markt aansturen. Zo werd een volledig controleerbaar traject ontwikkeld, van het bestellen en goedkeuren tot crediteuren, wat leidde tot een snellere orderafhandeling en betere voorraadcontrole en inkoop.
• Financiële activiteiten: Lyft gebruikte automatisering om de benodigde tijd voor het sluiten van de boeken voor de opbrengstencomponent van het grootboek met meer dan de helft te verkorten. Het bedrijf verwacht de benodigde tijd voor de volledige financiële afsluiting met de helft te verkorten en vervolgens nogmaals met de helft te verkorten naarmate de processen verder worden verbeterd.
• Supply chain: omdat Chipotle staat voor verse ingrediënten heeft het een responsieve supply chain nodig. Ze gebruiken automatisering op twee manieren: allereerst worden de behoeften voortdurend en nauwkeurig gevolgd en voorspeld zodat leveranciers kunnen vertrouwen op de prognoses en dienovereenkomstig kunnen plannen. Vervolgens wordt het volgen van orders geautomatiseerd voor ophalen en bezorging, zodat elke online transactie zonder menselijke verificatie kan worden afgestemd met leveringspartners. Zo besparen ze miljoenen dollars per jaar aan afstemmingsactiviteiten met chauffeurs.
• Gezondheidszorg: de Deense zorgverlener Coloplast gebruikt marketingautomatisering om te communiceren met en ondersteuning te bieden aan gebruikers van stoma's en katheters. Het bedrijf bereikt betrokkenheidsniveaus die veel hoger zijn dan het gemiddelde in de gezondheidszorg. Hun gepersonaliseerde, interactieve serviceprogramma is zo ontworpen dat de levensomstandigheden en -kwaliteit van gebruikers wordt verbeterd met nauwkeurige en tijdige informatie via geautomatiseerde communicatiekanalen, zoals e-mail, internet, direct mail en telefoon.
• Klantenservice: dankzij automatisering kan Razer de technische selfserviceondersteuning bieden aan technisch onderlegde gamers waar ze de voorkeur aan geven. De meeste klanten van Razer zeiden dat chatten de beste manier is om het bedrijf te benaderen, terwijl telefoon en e-mail vooral door Razer als communicatiekanaal werden gebruikt. Razer introduceerde chatbots en AI om het serviceproces te optimaliseren en automatiseren. Het bedrijf handelt 50% van de vragen van klanten nu af via geautomatiseerde chats, terwijl de rest intelligent naar andere communicatiekanalen wordt doorgestuurd.
• Databeveiliging: het AxiomSL-bedrijfsonderdeel van Adenza is een wereldwijde leverancier van data- en risicoanalysesoftware voor wettelijke rapportage in de financiële dienstverleningssector. Ze maken gebruik van automatisering via machine learning in hun database-infrastructuur om de meeste onderhoudsactiviteiten voor databases te elimineren, automatische schaling en afstemming te bieden, evenals een geautomatiseerd proces waarmee gevoelige en gereguleerde data worden gecodeerd, databases worden gepatcht op zwakke plekken in de beveiliging en om ongeautoriseerde toegang te voorkomen.

Het hyperautomatiseringsproces starten

Voor de overstap van een bedrijfsproces van handmatig naar hypergeautomatiseerd is de inzet van veel mensen, evenals een heleboel data en andere technologie nodig. Hier volgt een overzicht van de globale stappen die bij hyperautomatisering zijn betrokken.

1. Stel uw automatiseringsbehoeften en -kansen vast.
   Hyperautomatisering begint met uw vastgestelde bedrijfsprocessen. Verzamel informatie over uw huidige activiteiten en bedrijfsregels en vergelijk deze met best practices in de branche. Praat met eerstelijnsmedewerkers om te weten te komen wat de knelpunten zijn of waar repetitieve processen kunnen worden verlicht met automatisering. Ga op zoek naar de eenvoudige robotprocesautomatisering die mogelijk al bestaat. Deze informatie helpt u bij het plannen van de hyperautomatisering die het best werkt voor uw organisatie.
2. Verzamel uw data.
   Hyperautomatisering bestaat voor een groot deel uit het integreren van databronnen en het maken van realtime datastromen. Dit helpt u bij het maken van de hand-offs en goedkeuringsketens in complexe automatiseringen. Gebruik uw opgeslagen operationele data om ML-modellen te trainen.
3. Identificeer uw tools.
   Het bouwen van automatisering omvat automatiseringsservices voor bedrijfsprocessen, data-integratietools, ontwikkelingsplatforms met weinig code, ML-trainingsplatforms, analysetools en in sommige gevallen IoT-sensoren. Deze worden gekoppeld aan uw bedrijfsapplicatiegegevens om interacties tussen en binnen die applicaties te automatiseren.
4. Organiseer uw personeel.
   Identificeer projectleads in verschillende delen van het bedrijf en de leiders die de geautomatiseerde goedkeuringsprocessen gaan aftekenen. Deze mensen helpen u bij het identificeren en organiseren van processen voor automatisering en zijn het meest geïnteresseerd in de analyse van behaalde efficiëntieverbeteringen op hun gebied. Houd er rekening mee dat eerstelijnsmedewerkers onzeker kunnen worden over hun rol. Help hen om nieuwe routines te ontwikkelen die profiteren van geautomatiseerde processen.
5. Implementeer, meet en herhaal.
   Hyperautomatisering is een samenwerking tussen menselijke expertise en machine learning-algoritmen die worden mogelijk gemaakt door realtime datastromen en data-analyses. Houd contact met de eerstelijnsmedewerkers om de effectiviteit van alle automatisering te meten en dit later te herhalen. Op den duur kunt u vertrouwen op data-analyses om te laten zien op welke manier de geautomatiseerde processen het bedrijf helpen om efficiënter en flexibeler te worden.

Illustratie van trap omhoog van linksonder naar rechtsboven. Op de trede linksonder staat een persoon met de handen op de heupen. Op de trede rechtsonder staat een persoon die als teken van overwinning met een vlag zwaait.

1. 1: Begin klein Automatiseer eenvoudige taken op basis van bedrijfsregels.
2. 2: Denk groot Gebruik bedrijfsprocesautomatisering om nieuwe soorten automatisering te introduceren.
3. 3: Maak gebruik van data Integreer databronnen in processtromen. Train AI- en ML-algoritmen.
4. 4: Ontwikkel het pad Voeg architecturen voor gebeurtenisverwerking toe om automatiseringen te integreren.
5. 5: Pas intelligentie toe Pas AI- en ML-algoritmen toe in vastgestelde workflows.
6. 6: Herhaal dit. Verbeter algoritmen met meer data.

Profiteer van de voordelen van hyperautomatisering met Oracle

Wanneer uw organisatie klaar is voor hyperautomatisering, wilt u natuurlijk kunnen beschikken over vertrouwde tools voor procesautomatisering, IoT, databeheer en AI-services. Een goed beginpunt voor uw traject is Oracle Cloud Infrastructure Process Automation, waarmee ontwikkelaars en bedrijfsexperts goedkeuringsworkflows kunnen automatiseren die ERP-, HCM- en CX-systemen omvatten. Als u alle data wilt opnemen die u nodig hebt om deze hyperautomatisering te stimuleren, hebt u een integratieservice zoals Oracle Cloud Infrastructure integratieservices nodig waarmee alle applicaties of databronnen kunnen worden verbonden. OCI biedt u, ongeacht uw branche of gebruiksscenario's, de tools die u nodig hebt om repetitieve taken te vereenvoudigen met herbruikbare bedrijfsregels, ingebouwde integraties en ontwerpen met weinig code.

Veelgestelde vragen over hyperautomatisering

Waarom is het van belang om hyperautomatisering te implementeren?

Hyperautomatisering is een bedrijfsstrategie die meerwaarde biedt op basis van operationele data. Het combineert expertise op het gebied van procesautomatisering en data-integratie met AI- en ML-mogelijkheden zodat de dagelijks activiteiten sneller, efficiënter en nauwkeuriger kunnen worden uitgevoerd. Hiermee worden complexe workflows, zoals documentbeheer, interacties met de klantenservice en vele andere processen, zo geautomatiseerd dat dit een concurrentievoordeel oplevert.

Hoe wordt hyperautomatisering bereikt?

Hyperautomatisering omvat de integratie van meerdere technologieën, tools of platforms. Hiermee worden bedrijfsprocesautomatiseringsplatforms gecombineerd met technologieën zoals robotprocesautomatisering (RPA) en geavanceerde AI- en ML-technologieën.

Hoe ga ik aan de slag met hyperautomatisering?

Hyperautomatisering vormt een uitbreiding op bedrijfsprocesengineering. Ga op zoek naar een partner die verstand heeft van procesengineering en de AI- en ML-services en integratietools biedt die u nodig hebt om over te stappen van de automatisering van taken naar hyperautomatisering van hele bedrijfsprocessen.

Wat zijn best practices voor hyperautomatisering?

Best practices voor het tot stand brengen van hyperautomatisering in uw organisatie omvatten het identificeren van workflows die mogelijk zijn geautomatiseerd, het kiezen van de juiste automatiseringstools, het waar mogelijk hergebruiken van bewezen automatisering en het uitbreiden van de mogelijkheden daarvan met verschillende vormen van AI en machine learning. U wilt wellicht ook een feedbacklus om te controleren of de doelen van de automatisering worden bereikt en in de loop van de tijd worden verbeterd.